最后，我想讨论一些在研究过程中特别引起我注意并支持上述方法的谷歌专利。列出的所有专利仍然有效，有效期至少到 2025 年，并且均由 Google 签署。
根据实体指标对搜索结果进行排名
这项谷歌专利于2017年12月转让给谷歌，并于2019年进行了更新。我认为这是最令人兴奋的专利之一，因为它描述了如何根据知识图谱中的数据对搜索结果进行排序。它描述了知识图谱的世界与经典搜索索引之间的桥梁。
第一步，根据搜索查询确定知识图谱中最相关的两个结果。这些结果只能是实体。为这些实体确定了第一组指标。这些指标可以完全独立于搜索查询来确定。从第一个实体中选择多少个指标以及从第二个实体中选择多少个指标取决于两个实体与搜索查询的相关程度。知识图谱中的相关性分数可以在这里发挥作用。
下一步，确定两个实体各自的实体类型。这些指标根据实体类型加权。例如，对于实体类型“人”而言，属性“职业”可能比属性“国籍”更重要。
可以使用不同指标的组合，例如
亲属关系度量
实体类型指标
贡献指标
价格指标
可以根据搜索查询中包含的实体与网页上实体的实体类型的共现来 医师数据库 确定相关性度量。实体类型可以是实体的定义特征和/或分类。例如，如果搜索查询包含实体“帝国大厦”，且实体类型设置为“摩天大楼”，则网站内容中“帝国大厦”和“摩天大楼”的共现可以确定相关性指标。在这个度量标准中，共现，即某些术语或实体或实体类型的同时使用，起着特殊的作用。
实体类型度量可以表示为全局流行度值与实体类型的排名之比。这表达了该实体相对于专业团体、行业等的重要性。
贡献指标是一种影响力指标，基于在顶级列表中的提及，例如“德国最佳 20 名 SEO”或评级和评论。
价格指标依据赢得的奖品（例如奖金）而定。例如，一部电影可能获得奥斯卡奖、金球奖等多种奖项，每个奖项都具有一定的价值。
该专利的另一个有趣之处是引用了术语“域”，它描述了不同实体类型的更高级别的分类。
在一些实现中，域的元素具有共同的特征、属性、特质、分类技术、任何其他合适的参数或它们的任何组合。在一个示例中，域包括“书籍”、“电影”、“人物”和“地点”。域“电影”中的实体类型可能包括：“演员”、“导演”和“拍摄地点”。
这些指标可以根据领域具有不同的权重。例如，一部电影可能获得奥斯卡奖、金球奖等多种奖项，每个奖项都具有一定的价值。